Главная | Блог

Как создать ИИ-агента: понятная архитектура, инструменты и типичные ошибки

Бизнес
12.09.2026
3

Содержание:

Короткий ответ: из чего состоит ИИ-агент

Если ответить прямо на запрос «как создать ИИ-агента», то рабочая формула выглядит так: модель + инструменты + знания + цикл управления + правила доступа и контроля. Само создание агента обычно раскладывается на шесть шагов, и только один из них действительно связан с кодом. Всё остальное — это постановка задачи, описание границ, подготовка данных, сборка проверок и запуск на узком участке.

Именно здесь возникает главный практический вывод: большинство неудачных проектов ломаются не на выборе фреймворка и не на качестве модели. Они ломаются раньше — в тот момент, когда команде кажется, что формулировка «автоматизировать продажи» уже является техническим заданием. На деле рабочие ИИ-агенты почти всегда узкие: они делают ограниченный набор действий, в понятных условиях, по понятным правилам.

Поэтому вопрос «с помощью чего создать ИИ-агента» полезен только после другого вопроса: какую именно задачу он должен решать, где заканчиваются его полномочия и как мы поймём, что он справляется. Если этого нет, любая архитектура, даже самая современная, будет лишь красиво оформленным хаосом.

Что считать агентом, а что — нет

На практике полезно различать три уровня систем, которые часто смешивают в одно слово «агент». Первый уровень — это один вызов модели: пользователь задаёт вопрос, модель отвечает на основе промпта и переданных данных. Второй уровень — рабочий процесс, то есть заранее прописанная цепочка шагов: пришёл лид, система классифицировала его, вызвала поиск по базе знаний, сформировала черновик ответа и отправила на проверку. Третий уровень — собственно агент, который сам определяет порядок шагов: когда спросить уточнение, когда вызвать инструмент, когда обратиться к знаниям, а когда остановиться и передать задачу человеку.

Для бизнеса это разграничение важнее, чем кажется. Очень многие задачи, которые хотят решать «агентом», на самом деле закрываются одним хорошим вызовом модели или аккуратно собранным рабочим процессом. И это хорошая новость: такие решения дешевле, прозрачнее, быстрее внедряются и легче отлаживаются. Не случайно многие вендоры рекомендуют начинать именно снизу, а не сразу строить автономную систему с большим числом степеней свободы.

У этого подхода есть ещё одно достоинство: он убирает лишний романтизм. Агент — это не «цифровой сотрудник», который вдруг начнёт самостоятельно понимать бизнес лучше команды. Это программная система с управляемой автономией. Если задачу можно решить более простым способом, лучше выбрать его. Для отдельного разбора различий между агентом, чат-ботом и рабочим процессом обычно полезно вести читателя на отдельный материал вроде статьи о том, где проходит граница между ботом и настоящей агентной логикой.

Из чего состоит агент: схема на один экран

Архитектуру ИИ-агента удобно держать в голове как набор из шести слоёв. Модель — это LLM, которая интерпретирует задачу, формирует решение и выбирает действия. Цикл управления — механизм, который запускает последовательность «получить контекст → подумать → вызвать инструмент → проанализировать результат → решить, нужен ли следующий шаг».

Инструменты — это внешние функции: прочитать заказ, создать заявку, получить статус оплаты, отправить письмо. Знания — это база документов, инструкции, регламенты и поиск по ним, часто в формате retrieval или RAG, когда модель получает в контекст только релевантные фрагменты. Память — это не магия, а вполне практичный слой: что агент видит в текущем диалоге и что может хранить между сессиями. Ограничители и наблюдаемость — права доступа, валидация действий, эскалация на человека, логи, трассировка и контроль стоимости.

Сегодня всё чаще говорят не столько о prompt engineering, сколько о context engineering — проектировании того, какой минимально достаточный контекст получает модель. Это важный сдвиг: контекст конечен, у каждого токена есть цена, а избыток инструкций часто не помогает, а ухудшает результат. В этом смысле архитектура агента — не просто схема из блоков, а способ дисциплинировать внимание модели. Если нужен более подробный разбор слоёв, памяти, RAG и прав доступа, это уже тема отдельной архитектурной статьи, а здесь достаточно одной рабочей схемы.

  • Модель — думает и формулирует решение.
  • Цикл управления — решает, какой шаг делать дальше.
  • Инструменты — позволяют воздействовать на внешние системы.
  • Знания — дают фактуру, правила и документы.
  • Память — удерживает состояние разговора и процесса.
  • Ограничители и логи — не дают системе выйти за границы.

Шесть шагов создания ИИ-агента

Шаг первый — очертить задачу. Корректно поставленный кейс почти всегда выглядит скромнее, чем первоначальное желание бизнеса. Не «автоматизировать поддержку», а «разбирать обращения по возвратам, проверять статус заказа и готовить проект ответа по трём сценариям». Хороший признак узкой задачи — один тип входящего запроса, один тип результата, ограниченный набор инструментов и хотя бы одна метрика успеха. На старте безопасно держаться диапазона в 2–8 инструментов: этого достаточно для большинства первых сценариев и ещё можно контролировать качество.

Шаг второй — собрать реальные данные. Самая опасная иллюзия при проектировании агентов — уверенность, что команда и так знает, как пользователи обычно формулируют запросы. На практике оказывается, что реальные обращения полны неполных данных, двусмысленностей, разговорной лексики и конфликтующих сигналов. Поэтому до разработки полезно собрать хотя бы 30–50 реальных примеров: переписок, заявок, документов, типовых исключений. Это сырьё одновременно для промпта, для базы знаний и для будущего набора проверок.

Шаг третий — описать границы. Нужно заранее зафиксировать, что агент делает сам, что делает только после подтверждения, а что не делает никогда. Например, может собрать черновик коммерческого предложения, но не отправляет его без человека; может завести заявку, но не меняет финансовые условия; может подсказать политику возврата, но не обещает исключений без согласования. Границы должны быть сформулированы не как общая осторожность, а как правила перехода между режимами автономии.

Шаг четвёртый — собрать знания и инструменты. Здесь ошибки особенно дороги. Каждая функция должна иметь одну ответственность, понятное имя и описание, объясняющее не только что делает функция, но и когда её надо вызывать. Если инструмент называется расплывчато, а в базе знаний лежат противоречащие документы, модель начинает действовать правдоподобно, но ненадёжно. Надёжный агент строится на качественно нарезанных инструментах и чистых данных, а не на длинных заклинаниях в системном промпте.

Шаг пятый — подготовить проверочный набор ещё до запуска. Это одно из самых недооценённых требований. Если проверки собирают «позже», почти всегда получается, что позже на них уже нет ни времени, ни мотивации. Между тем именно тестовый набор показывает, действительно ли агент стал полезным инструментом, а не красивой демонстрацией. Проверять нужно не только успешные сценарии, но и ситуации, где правильный ответ — отказаться от действия или передать задачу человеку.

Шаг шестой — запускать на узком участке и расширять постепенно. Зрелые команды редко отдают агенту полный контур сразу. Они начинают с нерабочего времени, с одного типа обращений, с режима черновиков или с обязательного подтверждения каждого действия. Такой запуск может выглядеть менее эффектно, зато он позволяет увидеть реальные режимы отказа, накопить статистику и только потом повышать автономность. В этом месте и проявляется зрелость проекта: скорость важна, но право на ошибку у боевой системы всегда дороже демонстрационного вау-эффекта.

На чём делать: обзор инструментов и правило выбора

Выбор стека обычно выглядит драматичнее, чем должен. На рынке есть готовые платформы, визуальные no-code и low-code решения, кодовые фреймворки и полностью кастомная разработка. Но в большинстве случаев вопрос не в том, какой инструмент «самый современный», а в том, какой уровень сложности реально нужен вашей задаче.

Готовые платформы подходят, когда компании нужен работающий агент в конкретном канале, а не своя инженерная платформа. Это самый быстрый путь к запуску и обычно самый дешёвый для первого результата. Визуальные решения вроде no-code или low-code сценариев уместны там, где задача похожа на автоматизацию: есть триггер, есть несколько шагов рассуждения, есть пара вызовов внешних функций и нужны встроенные ограничители. Кодовые фреймворки разумно брать, когда логика действительно нестандартна: длинные процессы, сохранение состояния, сложные интеграции, ветвления, паузы на человека и продолжение с той же точки. Разработка с нуля почти никогда не является первым выбором, если нет экзотических инфраструктурных требований.

В отрасли заметен сдвиг: многие современные фреймворки сходятся к одной модели исполнения — графу с сохраняемым состоянием. Это позволяет прерывать выполнение, ждать подтверждения от человека и затем продолжать сценарий без потери контекста. Но даже этот архитектурный прогресс не отменяет главного правила выбора: сначала пробуют один качественно собранный вызов модели с нужными данными; если этого мало — строят workflow; и только если заранее нельзя предсказать число и порядок шагов, переходят к полноценному агенту.

Есть и практическая экономика сложности. Чем больше степеней свободы у системы, тем выше цена токенов, тестирования, мониторинга и отладки. В отраслевых оценках мультиагентные системы могут расходовать в 10–15 раз больше токенов, чем одиночный агент, а сроки на их доведение до надёжного состояния измеряются уже не неделями, а месяцами. Поэтому зрелый выбор стека — это не каталог логотипов, а спокойный инженерный вопрос: где граница, после которой усложнение действительно окупается.

MCP, A2A и Skills: три стандарта, о которых спросят

Если статья о создании собственного ИИ-агента выходит в 2026 году, читатель почти наверняка спросит о стандартах и риске вендор-лока. Здесь важно ответить коротко и по существу. MCP — это протокол, который описывает, как модель или агент подключаются к инструментам и данным. Для команды разработки это означает более переносимую интеграцию: источники знаний и функции не обязательно жёстко пришиваются к одному поставщику модели.

A2A — это уже про взаимодействие агентов между собой. Если MCP отвечает на вопрос «как агент подключается к возможностям», то A2A — «как несколько самостоятельных агентов координируют работу». Наконец, Skills или формат вроде SKILL.md решает другой слой задачи: как описывать повторяемые способы работы, инструкции и навыки, которые можно подгружать по мере необходимости. Иначе говоря, инструменты отвечают на вопрос «что можно вызвать», а навыки — «как это принято делать».

Для бизнес-читателя достаточно одного вывода: экосистема движется к открытым протоколам, а значит инструменты, знания и даже часть логики становятся менее зависимыми от одного поставщика. Это не отменяет различий между платформами, но снижает риск строить систему, которую потом невозможно перенести или масштабировать. И именно поэтому сегодня имеет смысл думать не только о модели, но и о способе подключения всего остального контура.

Как понять, что агент работает: проверка качества

Пожалуй, это самый важный и самый недооценённый раздел. Многие команды искренне считают, что качество агента можно оценить «по ощущениям»: несколько раз прогнали сценарий, посмотрели, что ответы выглядят разумно, и сделали вывод, что система готова. К сожалению, именно так в продакшн попадают решения, которые красиво говорят, но регулярно принимают неверные решения, не замечают сбоев инструментов или уверенно обещают то, чего не существует.

Базовая дисциплина выглядит довольно приземлённо. К первому спринту стоит собрать хотя бы 30 тестовых случаев, а к полноценному продакшн-запуску — 100 и более. Эти случаи должны опираться на реальные данные, а не на синтетические примеры, потому что искусственно придуманные сценарии плохо воспроизводят реальные режимы отказа. Набор полезно делить на три группы: простые случаи, которые агент обязан проходить стабильно; трудные, где возможны ошибки, но система должна стремиться к устойчивому результату; и пограничные, где правильным исходом считается отказ, запрос уточнения или передача человеку.

Есть и хорошие технические нормативы. Лимит шагов max_steps лучше задавать всегда и держать низким — часто около 10. Если агенту систематически нужно 25–30 шагов, проблема обычно не в том, что модель «любит думать дольше», а в том, что задача слишком широка или инструменты нарезаны неудачно. Нормальным числом вызовов инструментов за один прогон часто считается диапазон 3–8. Когда система регулярно уходит в 15 и более вызовов, это признак архитектурного перегруза, а не интеллектуальной глубины.

Ещё один критический принцип — полный прогон проверок при каждой смене модели. Даже переход на более новую версию не гарантирует улучшение именно в вашем кейсе. И здесь суровая правда отрасли хорошо отрезвляет. Исследования по качеству tool calling показывают, что лучшие модели далеки от безошибочности: на сложных бенчмарках часть вызовов оказывается лишней, часть — неверной, а в сценариях с тихими сбоями API агенты часто либо не распознают проблему, либо сообщают пользователю ложный успех. Это не аргумент против ИИ, а аргумент за инженерную дисциплину: надёжность рождается в проверках, ограничителях и наблюдаемости, а не в надежде на «ещё более умную модель».

Практическое правило: если вы не можете показать набор реальных тест-кейсов, сценарии отказа и логи прохождения, значит у вас ещё не агент в рабочем смысле, а демонстрация возможностей.

Девять ошибок, на которых заканчиваются проекты

Первая ошибка — слишком широкая задача. Это самый частый источник провала. Формулировка «автоматизировать продажи» звучит амбициозно, но для агента она разрушительна. Рабочая постановка всегда уже: например, квалифицировать входящую заявку по пяти признакам, проверить полноту данных и поставить задачу менеджеру. Чем шире желание, тем больше серых зон, в которых агент будет казаться полезным, но окажется непредсказуемым.

Вторая ошибка — преждевременная мультиагентность. Команды иногда делят систему на пять агентов ещё до того, как проверили, справится ли один. В результате растёт стоимость, теряется контекст при передаче, ошибки накапливаются каскадом, а отладка превращается в расследование без конца. Если один агент не умеет уверенно решать задачу, пять агентов редко исправляют ситуацию; обычно они только масштабируют хаос.

Третья ошибка — слишком много инструментов. Есть практическое ощущение безопасной зоны: для старта это часто 2–8 инструментов, в более зрелых сценариях — до 10–20, если всё хорошо описано и протестировано. Опасность здесь коварная: система не обязательно падает с явной ошибкой. Она может выбрать не тот инструмент, получить правдоподобный ответ и завершить не ту операцию. Снаружи это выглядит как «вроде всё сработало», а внутри уже произошла бизнес-ошибка.

Четвёртая ошибка — отсутствие проверочного набора. Когда тесты обещают собрать потом, они почти всегда не появляются вовсе. Команда начинает оценивать качество по отдельным удачным диалогам, а не по статистике. В результате первые настоящие проверки устраивает уже не инженер, а клиент.

Пятая ошибка — плохая база знаний. Устаревшие цены, противоречащие регламенты, дубли документов, неочевидные исключения — всё это агент не лечит, а дисциплинированно воспроизводит. Модель может звучать убедительно, но убедительность не равна истинности. В этом смысле агент — это жестокое зеркало качества внутренних данных компании.

Шестая ошибка — отсутствие эскалации. Пользователь должен иметь быстрый и понятный путь к человеку, желательно в пределах пары ходов. Если такой возможности нет, агент из помощника превращается в барьер. Особенно болезненно это проявляется в спорах, нестандартных кейсах и денежных вопросах.

Седьмая ошибка — неограниченное право записи. Дать системе право сразу менять боевые данные — соблазнительно, потому что хочется настоящей автоматизации. Но зрелый порядок другой: сначала черновики, затем подтверждение человеком, затем расширение автономии по мере доказанной надёжности. Автономность нужно зарабатывать качеством, а не выдавать авансом.

Восьмая ошибка — разбухший промпт и зашитая логика. Когда команда пытается решить архитектурные проблемы тремя экранами инструкций, она обычно лишь прячет сложность, а не управляет ею. Логику, которую можно выразить инструментом, проверкой или маршрутизацией, лучше вынести из текста промпта. Иначе система становится хрупкой: любое изменение превращается в шаманство.

Девятая ошибка — неконтролируемый расход. Токены действительно покупают качество, но только до определённого предела. Без лимитов на итерации, без бюджетов на прогон и без наблюдаемости счёт обнаруживается постфактум, когда архитектурные привычки уже закрепились. Особенно быстро это происходит в сложных цепочках и мультиагентных конфигурациях, где цена каждого лишнего шага умножается на всю систему.

Если собрать эти ошибки в одну мысль, она будет довольно трезвой: проект ИИ-агента погибает не от недостатка интеллекта модели, а от отсутствия рамок. Там, где есть узкая постановка, хорошие данные, ограниченные права и измеримое качество, даже сравнительно простая архитектура даёт результат. Там, где рамок нет, проваливается и самый модный стек.

Сколько это занимает и что получает заказчик

Сроки зависят от зрелости данных, числа интеграций и степени автономии, но в типовом кейсе первый рабочий прототип укладывается в несколько недель, если задача действительно узкая и у команды есть доступ к реальным данным. Дальше начинается менее зрелищная, но более важная часть: накопление проверочного набора, настройка логов, доработка базы знаний, корректировка границ и постепенное расширение сценариев. Именно она отличает внедрение от демонстрации.

На выходе заказчик должен получать не просто «бота, который что-то отвечает», а набор артефактов: описание задачи и границ, карту инструментов, структуру знаний, тестовый набор, правила эскалации, сценарий пилота и критерии приёмки. Если этих артефактов нет, проект сложно масштабировать, передавать другой команде или вообще оценивать трезво. По сути, зрелая разработка ИИ-агента — это одновременно инженерная работа и упаковка управляемости.

Именно поэтому полезно отдельно смотреть материалы про техническое задание, этапы разработки и стоимость: они помогают перевести разговор из режима «сделайте нам умного агента» в режим понятного проекта с этапами, рисками и измеримым результатом. В противном случае заказчик покупает не систему, а ожидание.

Что делать дальше

Если вы хотите понять, можно ли создать ИИ-агента под ваш процесс, лучше начинать не с выбора фреймворка, а с разбора самого сценария. Опишите ваш процесс в двух-трёх абзацах: что приходит на вход, какой результат нужен на выходе, какие системы должны участвовать и где сегодня чаще всего возникают ручные действия или ошибки. По такому описанию уже можно вернуть состав работ, сроки, вилку бюджета и рекомендацию, где задачу стоит сузить, чтобы прототип действительно заработал.

Если же вы хотите попробовать собрать первый сценарий самостоятельно, имеет смысл начинать с готовой платформы или простого workflow, а не с тяжёлой кастомной архитектуры. Это даст более честную картину: где действительно нужен агентный цикл, а где хватает аккуратной автоматизации. В результате вы либо быстрее получите рабочий запуск, либо придёте к разработке уже с куда более зрелым пониманием требований.

CEO СофтРест Автор Антон Амосов
Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Продолжая использовать сайт, вы даете свое согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой обработки персональных данных.